Notice bibliographique
Résumé
Recent findings from large population based studies highlight the connection between hearing loss and cognitive declines in older adults. Although the causal mechanisms remain unknown, the impact of age-related hearing loss on communication and its effect on social interactions has been proposed as one likely pathway. Due to the severity of their communication difficulties, many seniors with hearing loss are unable to participate in groups and choose to avoid social encounters rather than deal with their challenges and frustrations.The resulting social isolation often leads to loneliness and depression, known to have a significant impact on healthy aging and quality of life. In the absence of a cure for dementia, there is a pressing need to address potential modifiable risk factors for cognitive decline. Due to the nature of auditory aging, communication challenges in the elderly may not be adequately addressed by amplification alone, and additional audiologic rehabilitation is often needed. Audiologists can teach compensatory behavioral communication strategies to improve top down processing and help to compensate for sensory deficits. Group rehab programs not only help older adults become more effective communicators, they also foster their participation and social interaction, known to promote cognitive health. This presentation describes the Hard of Hearing Club, an innovative approach to hearing rehabilitation for seniors with severe hearing loss at risk for social isolation. The club uses a social context to provide a supportive, accessible environment that addresses the activity/participation needs of these clients, in keeping with the WHO ICF model. Group members can function effectively as communicators, observing their own ‘rules for communication’, so that social interactions are positive and rewarding rather than the usual frustrating negative experiences to be avoided. The goals, outcomes of qualitative evaluation and reasons for the group’s success will be reported and discussed. Abstract (294 words)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».